％ 奇異值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一種正交矩陣分解法；SVD是最可靠的分解法，
％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的計(jì)算時(shí)間。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二個(gè)相互正交矩陣，
％ 而S代表一對(duì)角矩陣。 和QR分解法相同者， 原矩陣A不必為正方矩陣。
％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方誤差法和數(shù)據(jù)壓縮。用svd分解法解線性方程組，在Quke2中就用這個(gè)來(lái)計(jì)算圖形信息，性能相當(dāng)?shù)暮谩Ｔ谟?jì)算線性方程組時(shí)，一些不能分解的矩陣或者嚴(yán)重病態(tài)矩陣的線性方程都能很好的得到解
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decomposition
SVD
sigular
value
上傳時(shí)間：
2013-12-14
上傳用戶：大融融rr
